建筑工程施工方案优选方法研究

对建筑施工方案的优选方法进行了研究,根据建筑工程的特点和目标要求,在比较各种施工方案优选方法的基础上,建立了模糊多属性决策模型.最后,以河南省某城市扩建工程为例,应用模糊多属性决策模型,计算了工程施工优选方案、最优工期和最优费用.研究结果表明:应用此方法可以充分发挥模拟技术的优势,为施工决策提供参考依据.     

复杂断块油藏高含水期剩余油挖潜调整技术研究

岔河集油田岔12断块东三段、沙一段油藏为中孔低渗常压高饱和压力非均质复杂断块油气藏,其断层发育、构造破碎,砂体横向分布稳定性差且分布范围较小,油层分布零散.目前油田开发已进入高含水期,为改善油田开发效果,应用数值模拟方法,研究了该油藏高含水期挖潜上产合理的技术开发政策.通过方案优选,确定了该油藏的剩余油挖潜上产方案.今后油藏应立足于注水开发,但不应以补孔改层等为上产措施,而应以化学调驱为主要手段.实施效果表明,所取得的研究成果对油田开发具有较强的指导意义.     

多目标遗传算法在建设方案决策优选中的应用

工程项建设方案决策是整个项目建设期间最重要的决策之一.因此,在多个建设方案中选择较优的方案通常是项目决策的重中之中.本文提出了解决建设项目方案优选问题的新思路,将其归结为多目标优化问题,分析并建立了建设项目方案决策的多目标优选模型,利用多目标遗传算法提供的解决复杂优化问题的思路来求解模型,求得了该问题的有效解,使建设方案决策模型能得出较好的应用.     

大坝安全改造风险决策模型的探讨

在大坝安全风险评估的基础上，从经济性的角度出发，利用风险决策原理，对优选病险大坝安全改造方案的风险决策模型和求解方法进行了探讨，并给出了一个示例．该示例表明，所建立的风险决策模型是合理的和可行的．     

模糊优选在电网规划综合决策中的应用

利用模糊优选方法,采用多目标优化规划,获得电网规划的优化多解方案集,并计算出方案的定量目标及其特征值矩阵;对于定性准则,建立基于规划知识和经验的专家系统,获取方案的定性目标模糊评价矩阵.对定量和定性目标的两种矩阵,采用统一的决策目标相对优属度进行方案优选决策.当不满意决策优选的规划方案时,则修正和调整多目标间的权重及其隶属函数,重新进行优化规划方案的计算,直至获得满意方案.该方法既能计及定量、定性因素,又能体现系统的整体优化性能,将其应用于规划决策支持系统,可实现具有智能模拟的电网规划方案决策功能.     

深基坑支护方案多目标模糊优选决策研究

系统地分析了深基坑优选的影响因素,提出了方案评判的目标体系,运用模糊数学原理建立了深基坑方案优选的模糊多目标决策模型,并对定性目标量化与目标权重确定这两个影响模型决策结果准确程度的关键问题分别提出了合理的解决方法.实例说明模型是有效的、易操作的.     

改进的TOPSIS法在油气田开发中的应用

为了科学合理有效地优选油气田开发方案,针对传统的TOPSIS方法(逼近理想解法)在方案综合评选中存在距离理想解近的方案也可能距离负理想解近的问题,对TOPSIS方法进行了改进:引入垂面距离代替欧氏距离来判断方案贴近理想解的程度,并按照各方案与理想解的垂面距离进行排序择优.将改进的TOPSIS方法应用于某油田开发方案优选的实例中,在综合考虑油田开发效果指标、经济效益指标的基础上建立方案优选评价模型,改进的TOPSIS方法优选结果与模糊决策方法优选结果进行对比,对比结论说明了此方法在油气田开发方案优选中的有效性以及使用此方法具有简捷易操作性.     

八面河油田面十四区沙四段油层保护技术研究

八面河油田面十四区沙四段储层为泥质胶结疏松砂岩油藏,粉细沙、微粒、粘土分散运移易造成地层堵塞,损害油层渗透性,具有潜在伤害油层的内因。在对油藏潜在伤害因素分析评价的基础上,优选入井液中多种油层保护添加剂,对油井增产措施作业提出了相应的油层保护措施。     

结构方案设计模糊多属性决策的灰色关联度方法

在结构的方案设计中,结构方案的属性信息通常是不完全的,或者说是未确知的.为此,建立了结构方案设计的模糊多属性决策模型,给出了属性模糊满意度矩阵的确定方法,以有效地处理模糊信息.为了克服直接采用欧式距离确定偏好最优方案的缺点,提出了一个基于灰色关联度的模糊多属性决策方法,并给出了具体的求解程序.以某大跨空间结构方案设计为例,说明了结构设计方案优选的决策过程.实例应用的结果表明,提出的方法可以有效地处理不确定性环境下结构方案的优选决策问题.     

开采方案模糊优选的群决策

有限开采方案优选决策后果影响深远，需组成决策群进行决策。本文应用层次分析法、模糊数学、灰色系统理论等知识构建了矿业有限开采方案多评价指标层次结构及个体评判决策模型；并应用基于集值统计意义下的权威加权模型集结各决策者的个体评判决策，实现开采方案模糊优选的群决策。     

基于神经网络算法的人工蜂群算法在地层岩性识别中的应用

合理确定地层岩性对合理选择钻头类型、快速建立岩性剖面、及时发现油气层和卡准取心层位有着重要意义。以录井资料为基础,结合已钻井的测井资料,根据BP神经网络和人工蜂群算法,建立基于BP神经网络算法的人工蜂群算法模型。应用该模型在青海油田某区块进行地层岩性随钻识别试验,试验结果与测井资料解释结果相比,符合率可达91．35％。     

变结构神经网络模型的BP算法及其应用研究

神经网络模型是一种非常有效的数据处理工具,但是存在结构确定困难的缺点.针对神经网络算法的这种缺点,提出了变结构神经网络模型.此模型增加了神经网络隐节点的决策变量,并对此决策变量进行松弛.在采用BP梯度算法确定神经网络结构的同时,确定网络参数.由于电缆的状态监测是时序数据,将此模型应用于电缆的状态监测过程中,能体现出较好的适应性.     

用模糊物元法综合评价环境污染

石油和天然气工业存在着大量污染源,必须对其进行综合治理。对污染程度、污染范围和危害程度进行综合评价,可为污染物治理提供科学依据。但因污染程度、污染范围和危害程度等概念本身存在着模糊性而难以处理,于是提出了模糊物元评价法。该方法的基本思路是：把模糊数学理论与物元分析相结合,根据污染程度、污染范围、危害程度三个主要因素及其相应的次要因素与权重,建立各类复合物元,然后把环境污染各主要因素相应权重下模糊量值的平均值、最大值和最小值一同作为评价指标,构成评判复合模糊物元。以某市郊运河发生的一起环境污染事故为例,结果表明了模糊物元评价方法的有效性。     

模糊神经网络及其在聚酯酯化建模中的应用

提出一种通过改进减法聚类优选模糊规则的模糊神经网络建模方法.该算法仅从已知的输入输出数据中,就能快速确定模糊规则的数目;给出了模糊规则中参数的确定方法,用误差反传法优化参数;最后用该方法对聚酯的酯化率建立软测量模型.仿真结果表明该方法运算速度快,模糊规则较少,同时具有的良好泛化性能,能够满足软测量建模精度的要求.     

Study on air formation to ground attack-defends decision making in fuzzy condition

With the development of modern military technology, uncertain decision-making problems become more and more exigent to be solved in military command and control. Based on game theory, and taking air formation to ground attack-defends campaign as the background, this paper established an opposed dynamic decision-making model. As to the problems in military decision-making in fuzzy condition in uncertainty, this paper put forward a fuzzy-influence-factor, which reflects the fuzzy influence on battle units, and establishes a fuzzy opposed decision-making model in anticipant value and in correlative chance way farther to get strategy equilibrium. It can be seen from the simulating results that the model disposes the fuzzy status in battlefield reasonably, analyzes the fighting results objectively, and offers a powerful decision-making support for military operation. The method is practically and effectively.     

石油企业财务风险评价神经网络模型的建立

石油企业财务风险评价是石油行业的重要课题.在确立石油企业财务风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的石油企业财务风险评价模型.该评价模型分为模糊量化模块和模糊神经网络(FNN)模块,可根据实际问题进行具体调节,具有学习的功能.经过对200多家石油企业的实证分析,结果表明该模型网络预测误差小,是一种可靠、有效的...     

基于模糊神经网络的智能控制研究

模糊神经网络是一个新型的研究领域,随着人们对人工智能进行更深入、多层次的研究,使其在模糊控制、模糊决策、专家系统、模式识别等众多领域都发挥了重要作用。模糊控制的逻辑推理技术与神经网络的结合,将弥补神经网络在模糊数据处理方面的不足和纯模糊逻辑在学习方面的缺陷。     

多目标决策灰色关联投影法油气回收绩效评价

针对现有油气回收方法缺乏量化性比较评价的问题,采用模糊数学中的灰色系统理论和工程优化中的多目标决策思想,建立了基于多目标决策的灰色关联投影法油气回收绩效评价模型.利用该模型对现有四种油气回收方法的指标数据进行综合量化分析,结果表明,该模型的量化评价结果与现有文献的非量化评价结果是一致的,证明模型是有效可信的,从而为石化...     

Application of Improved Fuzzy Controller in Networked Control System

1 Introduction Feedback control systems in which the control loops are closed through network are called net- worked control system (NCS). Each component of the system, such as sensor, controller and actuator, exchanges information through the real-time network to complete the control task together [1–3]. Compared with the traditional control systems, the NCS has many advantages such as low cost, reduced wiring, simple installation and maintenance, and high reli- ability. Therefore, the re…     

基于加权模糊推理网络的文本自动分类方法

针对数据挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于加权模糊推理网络的分类方法．网络的基本信息处理单元为模糊推理神经元,融合了模糊逻辑能够较完整的表达领域规则和先验知识以及神经网络自适应环境的优点．根据模糊推理规则的量化表示形式和微分方程数值解的动力学思想推导出网络一种新的学习算法．该算法以文本特征谓词的真度作为分类依据,体现了模糊分类的思想以旅游站点网页分类为例验证了该方法的有效性。